Обнаружение транспортных средств с помощью сети YOLO v2
detector = vehicleDetectorYOLOv2
Детектор обучается с использованием незакрытых изображений RGB передней, задней, левой и правой сторон автомобилей на сцене шоссе. CNN, используемый с детектором транспортного средства, использует модифицированную версию архитектуры сети MobileNet-v2. Можно также точно настроить детектор транспортного средства с помощью дополнительных обучающих данных с помощью trainYOLOv2ObjectDetector.
Сведения о создании детектора объектов YOLO v2 см. в разделе Создание сети обнаружения объектов YOLO v2. Для использования этой функции требуется Toolbox™ глубокого обучения.
В этом примере показано, как обнаружить автомобили на изображении и аннотировать изображение с помощью показателей обнаружения. Для обнаружения автомобилей используйте детектор YOLO v2, который обучен обнаружению транспортных средств на изображении.
Загрузите предварительно обученный детектор.
detector = vehicleDetectorYOLOv2();
Считывание тестового изображения в рабочую область.
I = imread('highway.png');Обнаружение транспортных средств на тестовом изображении с помощью обученного детектора YOLO v2. Передача тестового изображения и детектора в качестве входных данных для detect функция. detect функция возвращает ограничивающие рамки и оценки обнаружения.
[bboxes,scores] = detect(detector,I);
Аннотирование изображения с помощью ограничивающих рамок и показателей обнаружения. Просмотрите результаты обнаружения. Ограничивающие рамки позволяют локализовать транспортные средства на тестовом изображении.
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores); figure imshow(I) title('Detected vehicles and detection scores');
